【解决方案】pytorch中loss变成了nan | 神经网络输出nan | MSE 梯度爆炸/梯度消失
loss_func = nn.MSELoss()
loss = loss_func(val, target)
最近在跑一个项目,计算loss
时用了很普通的MSE
,在训练了10到300个batch时,会出现loss tensor([[nan nan nan nan]]
类似的情况。对这个异常的loss
进行梯度下降,会导致net
的输出变为nan
。在网上查了解决方案,都不好用:
- 学习率过大;
loss
过小(或者说除以了0 / 计算了log(0)
);- 存在脏数据输入
NaN
。
试过上述方法,却同样无效的小伙伴可以考虑:
- 自己手写
loss function
,在临界值处改为线性函数,知乎链接:【PyTorch】梯度爆炸、loss在反向传播变为nan; - 或者参考我下面的方案。
这里我观察了临界值,打了90分钟的print
,发现我的问题出在target
上。
我的 target 计算公式,可能会得到 inf 的结果,导致无法正常的梯度下降。可以考虑:
- 检查
target
是否正确; - 计算了
target
后,将其改为自己需要的值,如下。
target[target == float("Inf")] = 0
但请注意该方法在数学上的可行性。
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